几种文本图像二值化方法的对比分析

文档图像二值化是光学字符识别（OCR）预处理阶段的关键技术,其处理效果的好坏直接影响光学字符识别的识别率的高低.本文对几种全局阈值算法与自适应局部阈值算法进行了研究分析,从理论模型和实例文档图像两个方面综合分析了OTSU法、迭代法、简单统计法、Bersen、Niblack、VFCM、NFCM等二值化算法.通过实验、对比分析表明,几种算法各自具有其优缺点,对一些复杂文档图像情况的适应性也各不相同.在实际应用中,应根据具体的文档图像质量、周围环境的光照,以及对图像处理时间的要求等情况选择合适的文档图像二值化算法.     

自动选取阈值方法比较研究

在数字图象处理中 ,阈值处理是非常有用的图象分割技术。它已被广泛地应用于数字图象处理的许多领域 ,近年来已有许多种阈值化方法被提出。阈值选取是图象处理与分析问题的基础 ,如何才能正确地找到适当的阈值 ,是一个非常棘手的问题。针对几种常用的图象二值化自动选取阈值方法 ,通过计算机仿真对实验结果进行了比较研究。并在此基础上 ,提出了一种新的图象二值化算法。该算法着重于在图象二值化时保留图象的边缘特征。其基本思想是 :首先 ,用微分算子检测图象的边缘 ;然后 ,在这些边缘象素点上进行二值化阈值的自动选择 ;最后 ,对于其它非边缘象素点则采取常规方法进行二值化处理。实验结果表明 ,这个基于边缘特征检测算子的算法能很好地保留原图的边缘特征 ,并能处理低质量的图象。     

采用信号匹配的支票图像二值化

提出了一种基于信号匹配的低信噪比图像的信号提取方法,解决类似支票日期域这种既有复杂背景,又有印章噪声干扰的图像二值化问题. 这种二值化方法完全不同于传统的方法,它从信号处理的角度出发,利用了部分先验知识和理想状态下的投影轮廓信号,再通过用不同阈值分割的投影信号与之匹配,匹配度最大时的阈值即为图像分割的最佳阈值. 本方法比其他的传统的二值化方法更具有自适应性和鲁棒性,通过大量的实验数据,以及与常用的其他算法进行的比较得到了验证.     

自动选取阈值方法比较研究

在数字图像处理中，阈值处理是非常有用的图象分割技术。它已被广泛地应用于数字图象处理的许多领域，近年来已有许多阈值化方法被提出。阈值选取是图象处理与分析问题的基础，如何才能正确地找到适当的阈值，是一个非常棘手的问题。针对几种常用的图象二值化自动选取阈值方法，通过计算机仿真对实验结果进行了比较研究。并在此基础上，提出了一种新的图象二值化算法。该算法着重于在图象二值化时保留图象的边缘特征。其基本思想是：首先，用微分算子检测图像的边缘。然后，在这些边缘象素点进行一值化阈值的自动选择；最后，对于其它非边缘象素点则采取常规方法进行二值化处理。实验结果表明，这个基于边缘特征检测算子的算法能很好地保留原图的边缘特征，并能处理低质量的图象。     

基于帧间差分自适应法的车辆抛洒物检测

高速公路抛洒物事件容易引发交通事故,造成不良影响。为了实现对高速公路抛洒物的检测,提出了帧间差分自适应法。该方法是基于连续帧间差分法和均值法背景减除的运动目标检测算法。首先,对图像进行包括灰度转换、图像降噪以及图像增强等预处理。然后,对连续的序列图像进行累计差分,对得到的差值图像进行求和运算并求平均,并对得到的图像通过选择合适的阈值T进行二值化;使用均值法进行背景建模,将当前帧与所得的背景模型进行差分运算并进行二值化处理。最后将用连续帧间差分法得到的二值图像与基于均值法的背景减除得到的二值图像进行逻辑"与"运算,并对逻辑运算后的结果进行数学形态学膨胀处理得到最终的运动目标检测结果。实验结果表明,该方法可在一定程度上克服传统的帧间差分法和均值背景减除法的缺点,更加完整准确地提取出前景运动目标。     

基于贝叶斯算法的二值化算法

针对在图像二值化过程中动态选取阈值难的问题,在分析了全局阈值法和局部阈值法各自优缺点的基础上,提出了一种基于贝叶斯算法的全局阈值法和局部阈值法相结合的二值化方法。经实验证明,该方法既能够有效地消除光照不均匀对图像的影响,较好地保留目标图像的细节,又能够有效地消除伪影,提高处理速度。     

几种阈值分割法在工程图自动识别中的应用

工程图自动识别系统中，首先遇到的问题是工程图的二值化，而二值化中关键的步骤是闽值的选取．根据工程图纸的特点，在众多闲值选取方法中选择逼近迭代闲值选取法作为处理方法，同时与Otsu算法和峰谷阈值算法作了分析和比较．试验结果显示逼近迭代闵值选取法既能提高处理效果又能提高处理速度．     

机械图纸的动态二值化技术

概括了近年来国内外图象二值化技术现状，并把二值化技术应用于对机械图的处理中，对较难可靠处理的蓝图提出一种基于线宽的动态门限二值化方法及其计算机实现的快速算法．对背景噪声含量高的蓝图的处理与用全域阈值法进行了实验比较，证实了提出的方法的实用性及可靠性．     

基于网格的视频运动目标检测算法研究

通给出了一种新的视频运动目标检测算法.该算法采用差异积累的方法自适应更新背景模型,用背景差法进行运动检测,用Otsu法计算二值化阈值,给出了Otsu法类间方差简化公式的详细推导.在背景差图像阈值化的基础上,对视频帧进行网格区域划分,并定义网格矩阵,设定网格内前景点个数的阈值,对视频帧像素进行重新定义,再对网格矩阵进行连通区域合并和前景区域定位.采用不同的视频测试序列,从检测效果及耗时上研究了基于网格的视频运动目标检测算法的性能,并与区域生长法进行了比较.实验结果表明,该算法具有良好的检测效果和实时性能.     

基于超声层析成像技术的气/液两相流检测仿真

为了检测过程工业领域中气/液两相流的流动状态及组分分布,利用超声层析成像技术对气/液两相流进行仿真研究.考虑到传感器数量对图像重建质量影响较大,首先,对传感器数量进行了对比研究,传感器数量越多,图像重建质量越优;其次,利用线性反投影算法对不同流型进行了图像重建;然后,进一步引入自适应阈值滤波算法对原始重建结果进行二值化处理;最后,计算了阈值处理后的二值化图像与标准图像的相关系数.结果表明:线性反投影算法能有效对各种流型进行图像重建,而自适应阈值滤波算法能显著提高成像质量.     

基于背景规范化的照相文本图像二值化

提出一种基于背景规范化的照相文本图像二值方法.通过方差计算确定文本图像的文字区域,并对文字区域进行背景插值后得到原始文本图像的背景图.根据背景图把原始文本图像转换成背景规范化的文本图像,同时用拟合曲线对不同明暗背景区实行相应的对比度补偿,把前景像点与背景像点设置到较小的灰度范围,然后用全局阈值方法进行二值化处理.试验结果表明,该方法是有效的.     

基于视觉注意的动态阈值分割算法

提出一种基于视觉注意机制的动态阈值选取方法.首先按人眼视觉注意特点计算各图块的显著性特征值,根据显著性特征值将图像块进行分类,然后利用最大类间方差法和多尺度的自适应阈值方法分别实现不同灰度特性区域的图像动态分割.实验结果表明:该方法能够实现图像多阈值的自动选取,不受照明条件的影响,能够获得满意的二值分割效果     

车道线识别系统算法设计及其FPGA实现

针对车道线识别算法复杂、计算量大、软件处理慢等问题,将FPGA并行处理技术与数字图像处理技术相结合,完成车道线识别系统设计．整个系统分为中值滤波、二值化、骨架化、二次滤波拟合四大模块．创新性提出了“双对分最大类间方差滤波迭代算法”实现图像二值化阈值选取;另提出“基于行逼近的最小二乘曲线拟合算法”以完成次近景的车道线提取;并对直线识别算法进行改进以完成近景的车道线提取．仿真结果表明本算法识别准确,符合实际路况,且可满足系统实时性要求．     

基于HHT的心电信号滤波算法的研究

针对心电信号具有非线性、非平稳弱信号的特点,借鉴小波滤波算法的思想,基于HHT变换,提出一种去除噪声对应尺度细节分量和阈值相结合的HHT心电滤波算法.并借助MATLAB仿真平台,采用同一阈值函数,对含噪心电信号分别运用小波滤波算法和基于HHT设计心电滤波算法进行滤波仿真比较.最后以MIT-BIH心律失常数据库中的提供的含噪心电信号作为数据源,进行仿真滤波实验,验证了HHT滤波算法对心电信号的基线漂移、工频噪声、肌电干扰去除的有效性.     

基于整体最优阈值的车道线快速识别方法

针对现有车道线识别算法难以自适应地匹配图像,在车辆过弯途中识别率低,鲁棒性和实时性较差的问题,提出并实现了一种整体最优阈值的快速车道线识别算法.该算法首先对图像进行自适应二值化分割;然后对图像中的感兴趣区域进行提取;提出逐行检索的方法进行车道线内侧特征点的筛选,从而得到实际车道的左右标志线参数以进行道路模型重建.结果表明:区别于以往常用的霍夫变换,此方法具有更好的实时性及准确性,可在车辆过弯途中为系统提供更多的有效信息.     

根据特征点及梯度进行改进的矩不变阈值分割图像算法

介绍了图像的矩以及在保持图像的矩不变的条件下对图像进行两级阈值分割的方法，但该算法具有一定的盲目性，分割出来的图像具有过多的无用背景信息。为此，在矩不变阈值算法的基础上提出了一种改进算法，该算法根据图像的特征点及其梯度进行调整，以达到减少盲目性，尽量保留图像前景物体信息，去掉无用背景信息的目的。     

基于小波提升的ECG去噪和QRS波识别快速算法

提出了一种基于小波提升的ECG去噪和QRS波识别的快速算法。该算法在小波提升基础上引入加权阈值收缩法,保证ECG有用信息不丢失,提高了去噪效果;利用去噪重构的中间结果并结合简单的差分法,实现了使用平滑函数一阶导数对信号进行小波提升变换,避免了需要二次小波提升变换的运算,在保证识别精度的同时,大大降低了运算复杂度。实验结果表明,该算法能得到较高的SNR和较低的MSE,QRS波识别准确率达到了99.5%以上。并且,该算法利于在硬件平台(FPGA)上实现,便于在心电监护设备上集成。     

心电信号的小波变换处理算法及仿真

为了有效去除心电信号中的干扰噪声,对信号特征点进行准确标定,采用小波变换的阈值去噪算法和时域峰值定位算法进行心电信号处理.利用bior3.7小波按照Mallat算法对ECG信号进行分解,结合软硬阈值与小波重构的算法对信号进行去噪处理,给出了小波变换与时域峰值定位结合的算法检测各特征点.仿真结果表明小波阈值算法能有效去除心电信号中的干扰噪声,保留心电信号的有效信息,基于小波变换的时域峰值定位算法能准确检测出心电信号中的特征点.